Tensorflow-gpu环境的详细配置过程
第一次发博客记录一下自己花了很多时间才能解决的环境配置问题
这篇文章只讲述了具体的版本以及验证过程,可参考
Tensorflow-gpu安装
Tensorflow-gpu,tensorflow,python,cuda等版本的兼容性
见网站:
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows?hl=en
下有截图可看其中一些
本人安装的是tensorflow-2.5,python=3.7。
因为tensorflow=2.5版本自带keras库,不用再单独下载。
只是tensorflow的配置表
CPU:
GPU:
CUDA的版本对应是11.2,cuDNN的版本对应的是8.1。
在网上找到了CUDA和Cudnn的安装方法并成功安装
这里是参考网站:
(1)https://blog.youkuaiyun.com/QAQIknow/article/details/118858870
(2)https://blog.youkuaiyun.com/m0_45447650/article/details/123704930
我用的是Anaconda搭建虚拟环境的方式,单独用conda搭建了一个跑机器学习的环境。
Windows环境下:
创建虚拟环境:
conda create -n env_name python=3.7
删除虚拟环境